宇宙ベースのAI: クラウドスケールの次のフロンティア

なぜAIインフラストラクチャーは軌道に移行するのか

AIのブームにより、複数の供給制約が生じました。最初の制約はGPUでした。専用ハードウェアは、ニッチなゲーム用途からAIデータセンターによる大量採用に移行しました。結果として、セクターのリーダーであるNvidia (NVDA )は、世界最大の企業に成長しました。

しかし、もう1つの制限が主な問題となりつつあります。エネルギー供給です。

これは、AIデータセンターが現在、計算能力ではなく、電力消費量によって測定されるからです。これが、AI企業が原子力発電所を再開しようとしている、最初のSMRプロトタイプを確保しようとしている、または州の規制当局が新しいガス供給パワープラントの承認を速める理由です。

データセンターのエネルギー需要が激化するにつれ、もう1つの選択肢に注目が集まっています。宇宙ベースのAIです。これは、「クラウドコンピューティング」に全く新しい物理的な意味を与えます。

軌道上の衛星からの無限のエネルギー供給の可能性は、すでに「宇宙ベースのエネルギー解決策による無限のクリーンエネルギー」で詳細に分析されています。

しかし、この概念は、太陽エネルギーを電力に変換し、この電気をマイクロ波に変換して地球に送信し、そしてそれを再び電力に変換する必要性によって、常に何らかの制限を受けます。

これにより、パワーサテライトの複雑性が増し、地上のインフラストラクチャーが必要になり、全体的な効率が大幅に低下します。各種のエネルギーへの変換により、損失が生じるためです。これは、非常に安い軌道投入のみで機能する可能性があります。

代わりに、軌道上で直接エネルギーを使用すると、はるかに効率的で経済的に実行可能になります。特に、最終製品が簡単に地球に送り返すことができる場合です。

理論的には、宇宙のデータセンターは理想的な選択肢となる可能性があります。大量の電力が必要ですが、計算結果を地球に送り返すことは容易であり、新しいインフラストラクチャーは必要とせず、エネルギー損失も生じません。

このアイデアは、たとえば、Alphabet/Googleが「Project Suncatcher」と呼ばれる軌道上のAI計算システムのプロトタイプを発表したことから、理論的なものだけではありません。これについては、「GoogleのProject Suncatcherと軌道上AIの台頭」で説明しています。

したがって、 宇宙ベースのAIは、実行可能か、それがAIインフラストラクチャー構築の次のステップになるかどうかを見ていきましょう。

2つのトレンドの衝突

地上の電力制約の解決

人間の文明を支えるために必要なエネルギーは今までにないほど多く、LLMの商業化により、さらに新しい発電所の需要が高まっています。現在、多くの新しく設置された発電能力は、太陽エネルギーです。

Source: ARK Invest

しかし、これは地上のグリッドに問題を引き起こします。太陽エネルギーは、太陽が輝いているときにのみ発電するため、曇りの日、冬、または夕方には生産量が低くなります。一方、AIデータセンターなどの電力需要の高い源は、連続したエネルギー供給が必要であり、ピーク消費はしばしば夕方や冬に発生します。

理論的には、これは安価なエネルギー貯蔵、たとえばユーティリティスケールのバッテリーパークで解決できます。ただし、実践的には、これは太陽エネルギーがグリーンで安価なエネルギー源であるという多くの利点を無効にします。

Source: ARK Invest

ARK Investによると、2030年までに世界の電力需要を満たすために、発電所への資本支出は約2倍の10兆ドルに拡大する必要があります。そのうち、固定型エネルギー貯蔵の導入は19倍に拡大する必要があります。

Source: ARK Invest

これには、電力網への大量の投資も必要になります。これにより、さらにコストが増加します。バッテリーと電力網のコストを省略する代替案は、独自のインフラストラクチャー費用（たとえば、軌道上のAIデータセンターの軌道投入）があるとしても、競争力を持つ可能性があります。

スターシップのデフレーションサイクル

スペースXが史上最も成功した宇宙関連企業であることは秘密ではありません。信頼性の高い再使用可能なロケットを解放したことで、同社は地球の軌道に有用なペイロードを上げるコストを劇的に低減しました。コストは、2008年以来の17年間で約95%、約15,600ドル/キログラムから約1,000ドル/キログラムに低下しました。

新しい超重量級ロケット、スターシップは、このトレンドを継続し、最終的に打ち上げコストを約100ドル/キログラムまで下げる可能性があります。

Source: ARK Invest

まだ完全に理解されていないことは、これが衛星や宇宙ミッションだけに安価になるのではなく、何が宇宙で実行できるかを根本的に変えることです。

1キログラムの物質を宇宙空間に入れるコストが100ドルだけである場合、有用なものや軽いものを軌道上に入れることは経済的に実行可能になります。これは、ガラスやrigidな金属フレームで保護する必要がないため、非常に軽い可能性のある薄膜太陽電池に当てはまります。

また、キログラムあたりの利益が非常に高い材料、たとえばコンピュータチップにも当てはまります。

たとえば、NVIDIAのGB300 NVL72ラック/キャビネットの完全なセットは約400万ドルですが、約1.8メトリックトン（4,000ポンド）しかありません。100ドル/キログラムでの打ち上げコストは、約18万ドルです。ハードウェアのコストに比べると、ほぼ丸められます。

もちろん、サポート機器（シールド、冷却、電力生成など）を考慮すると、合計コストは高くなりますが、軌道上のAI計算システムを入手することは、近い将来に大幅にコストを増やさないでしょう。打ち上げコストが約500ドル/キログラムであることが転換点であると考えられます。

Source: ARK Invest

さらに、軌道上のAIの台頭は、再使用可能なロケットの経済性をさらに改善する可能性があります。大量のサービス市場を作成するからです。スターリンクのコンステレーションを完成させるには、2025年までのスペースXの累積打ち上げ量の11倍が必要になるかもしれませんが、100GWのAIコンピューティングは、軌道上のリフトの需要をさらに60倍に増やします。これにより、打ち上げコストがさらに低下します。

Source: ARK Invest

軌道上のAIの構造的な利点

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太陽に最適

宇宙空間では太陽エネルギーが豊富にあります。大気の損失がないため、同じ名目上の容量では最大4倍の出力になります。適切な軌道では、24/7に一貫して照らされ、地上の太陽よりも断続性が低いです。

これにより、地上ベースの太陽パワーの制限が解消されます。理論的には、これが太陽エネルギー発電の最終形態となる可能性があります。ただし、宇宙空間からそのエネルギーを地球に戻すことが難しいため、超安い打ち上げコストまたは軌道上での製造が必要になります。

代わりに、軌道上で直接エネルギーを使用すると、はるかに効率的で経済的に実行可能になります。特に、最終製品が簡単に地球に送り返すことができる場合です。

自然な冷却

軌道上のAIデータセンターの別の独自の利点は冷却です。太陽の放射線にさらされていない場合、宇宙空間は非常に冷たく、地球の影またはその配列の中にある宇宙船では-148°F (-100°C) になります。

地上のデータセンターのエネルギー消費量の相当部分は冷却からのものです。データセンターを北極または成層圏に配置することが提案されています。宇宙空間には天然の優位性があります。これには、熱を放射して除去するための大量のパッシブ冷却システムが必要になりますが、技術的には実行可能です。

普遍的な衛星インテリジェンス

スペースXとそのブロードバンド衛星ネットワークは、完全に軌道上の風景を変えました。スターリンク衛星は、現在、軌道上の衛星の約半分を占めています。

Source: ARK Invest

これにより、衛星の帯域幅コストが急激に低下し、2020年から2024年の間に約100倍低下しました。さらに、スターシップのフライトから更なる利益が得られます。

Source: ARK Invest

宇宙でのテレコミュニケーションは、既存のネットワークを使用して地球と通信するために、専用の容量を構築する必要なく、非常に普遍的で安価になりました。さらに、密な衛星ネットワークにより、給油や「牽引」などの追加のメンテナンスサービスが可能になり、資産の寿命が延びる可能性があります。

宇宙と陸上のインフラストラクチャーを分離する

軌道上のAIデータセンターは、通常のグリッドに接続しないため、地球の電力価格に影響しません。もし何かであれば、太陽技術への追加の需要により、世界的に太陽エネルギーがより安くなります。

さらに、これらのセンターは、数年かかる可能性のある地上のグリッドのアップグレードを待つ必要はありません。土地と貴重な水資源の使用も避けられます。これにより、全体的な経済性が向上します。

軌道上のAIへの投資

Broadcom

GPUメーカーやAIモデル開発者とともに、データセンターの接続性と専用IT機器を製造する企業は、AIブームの主要な勝者です。このカテゴリーの主要企業の1つは、Broadcomです。ドットコムバブル時代に根ざしたテクノロジーグループです。

BroadcomとAvagoの合併以来、会社の活動はインフラストラクチャーソフトウェアと接続性ハードウェア（ワイヤレス、サーバー、AIネットワークなど）の間で分割されています。

Source: Broadcom

AIに関連するもう1つの成長分野は、CPU、GPU、メモリを1つの電子デバイスに統合するXPUの設計と製造です。Broadcomは、AIコンピューティングに特化したチップを作成するために、ASIC（アプリケーション固有の集積回路）を製造する経験を利用しています。

Source: Broadcom

これらの種類の密度の高いエネルギー効率の高いコンピューティングユニットは、パフォーマンスと重量の最適なバランスが必要な軌道上のAIに最適です。ASICの高いエネルギー効率もプラスです。低い電力消費により、軌道上で必要な太陽電池の質量が減少します。

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